基于bert-base-multilingual-cased模型在xquad数据集上微调的多语言问答模型
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发布时间 : 12/14/2022
模型简介
该模型是基于多语言BERT模型在xquad问答数据集上微调的版本，适用于多语言问答任务。
模型特点
多语言支持
基于bert-base-multilingual-cased模型，支持多种语言的问答任务
问答任务优化
在xquad问答数据集上微调，专门优化了问答性能
高效训练
使用混合精度训练(原生AMP)和Adam优化器，训练效率高
模型能力
多语言文本理解
问答系统
上下文理解
使用案例
智能客服
多语言客户支持
用于处理不同语言客户的常见问题解答
教育
语言学习辅助
帮助学生理解不同语言的文本内容
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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